龙的天空
迪马：教皇哀悼天数尚未公布，意杯半决赛次回合米兰德比或也推迟_我的网站
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直播吧4月21日讯 据迪马济奥官网报道，因教皇方济各去世，意大利杯米兰德比也可能推迟进行。
二 | 作品声明：个人观点、仅供参考 这两天，AI圈和安全圈都坐不住了，有件事足以载入史册。
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由于教皇方济各去世，意大利足协今日发布公告，宣布经协商，今日意甲至业余联赛的所有赛事都将延期进行。 7月16日，全球最大AI开源社区Hugging Face发布安全事件通告，披露了自家生产基础设施遭到入侵，入侵者不是人，而是一个自主AI智能体。
四 | 其中4场意甲联赛包括都灵vs乌迪内斯、卡利亚里vs佛罗伦萨、热那亚vs拉齐奥、帕尔马vs尤文图斯.
据悉，由于意大利奥委会尚未公布教皇哀悼天数，因此原定于北京时间4月24日凌晨3点进行的意大利杯米兰德比战亦面临推迟风险。 这个“入侵者”在一个周末执行了一系列操作，完成了从植入恶意数据集到横移渗透多个内部集群的一条龙攻击。 7月21日，OpenAI发布博客公开承认：这事儿是我干的。 攻击者是GPT-5.6 Sol和一款能力更强的未发布模型，它们在一次内部网络安全测试中突破隔离环境，自主发起了对Hugging Face的入侵。 OpenAI将此事定性为前所未有的网络安全事件。 这还没完，Hugging Face 安全团队在博客中透露，当它们试图借助商业大模型分析攻击日志时，却因为模型安全护栏限制，请求不断被拒绝。 没办法，他们转而使用中国开源模型 GLM 5.2，在本地部署完成了大规模攻击取证与事件还原。 事儿就是这么个事儿，这件事曝光后，安全圈震惊，AI圈同样震惊。 难道先进的AI模型已经有了自主攻击的意识了吗？ 《碟中谍8》中的智体要降临了吗？ 所幸，情况还没那么严重。 OpenAI调查后认为，模型还不至于那么邪恶，它目标始终只有一个：完成测试任务。 为了完成 ExploitGym测试，它不断推理↓ 怎样才能最快拿到答案？正常做题需要一步步寻找漏洞，直接进入数据库拿答案显然更快。 于是模型选择了效率最高的一条路径：想办法去Hugging Face的数据库里找答案。 然后，就发生了接下来的一系列的骚操作：越狱、渗透、横移，一口气操作了17000多次。 这个“傻小子”的目的只有一个：考试拿个好成绩。 注：ExploitGym是一个公开发布的AI网络安全评测基准，由 UC Berkeley等多个机构联合发起，A社、OpenAI、谷歌的安全研究人员共同参与设计。
五 | 该测试的目的，是评估智能体能否把一个已知漏洞，真正变成一次可利用的攻击。 OpenAI 在报告中用了一个词来描述这种状态：Hyperfocused，也就是极端专注于完成目标。 模型本身没有攻击欲望，也没有恶意，它只是不断优化自己的行动方案，直到完成任务。 这操作，真的就像一个学霸，为了考个高分，利用自己开锁技能，敲开放标准答案的保险柜，直接抄答案。 但，这也恰恰是最细思恐极的地方↓ 智能体有“无心犯大错”的本事了。 它可以为了目标主动寻找资源、规划路径、调用工具、突破限制……能力边界发生了明显变化。 这次还好只是黑了个Hugging Face，下次说不定要鲨疯了。 OpenAI 也在官方报告中承认，未来模型安全工作的重点，将转向更严格的隔离、监控、访问控制以及评测机制。 因为前沿模型已经能够在真实环境中发现新的攻击路径，并持续执行复杂网络攻击。 当然，整个事件还有个最具话题性的部分：中国开源模型救场。 攻击被拦截后，Hugging Face 安全团队开始分析攻击日志，他们首先尝试使用商业大模型辅助取证。
六 | 但安全取证必须提交大量真实攻击命令、漏洞利用载荷以及命令控制（C2）数据。 结果，商业模型的安全护栏将这些请求识别为高风险操作，因此拒绝分析。 最终，Hugging Face在自己的服务器部署了智谱GLM 5.2，对全部攻击日志进行了离线分析，成功完成攻击链重建和事件取证。
七 | 这个细节被真实记录在Hugging Face的博客里，估计智谱做梦也没想到，人在家中坐，饼从天上来，别人躺着中枪，它躺着中奖了。 有人调侃：攻击者用的是美国最先进的大模型，防守者最后用的是中国开源模型。 当然，这不代表GLM技术比老美的GPT、Claude们强，GLM做的也不是防住攻击，而是做溯源和取证。 Hugging Face用智谱主要干了这些事↓ 重建完整攻击时间线； 提取攻击特征（IOC）； 梳理所有涉及的凭据； 区分真实攻击行为与迷惑性操作。 已经相当不错了，开源模型允许企业在本地环境完成更自由、更深入、更开放的使用，足以吊打那些闭源黑盒。 对于网络安全行业来说，本地部署和自主可控，也确实是一项核心能力，这不就是我们喜欢的叙事吗。 总结下，对于国内这两年相对惨淡的安全市场来说，这或许是个好事↓ 第一，AI红队与AI蓝队时代已经正式开始，未来，攻击方和防守方都会越来越多地使用AI，AI对抗的新市场会带来些商机，这是我们以前说的A面（AI for Security）。 第二，智能体安全将成为所有大模型厂商必须面对的新课题，未来真正需要防范的对象，除了对模型的攻击，还有模型自主行动带来更大风险，这是我们说的B面（Security of AI）。 第三，开源模型的价值又增加了一条，对于安全行业而言，可离线部署、可深度分析、可自主控制的能力，也许会成为新的竞争优势，当然，目前国内不少安全厂商的安全GPT，也是这么干的。 狼真来了，而且，对付狼的，竟然也是狼。 我们，与狼共舞呗。
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Published on:04:13:41